广西玉林市农作物用地变化驱动力分析

黎春梅

（玉林师范学院 法商学院，广西 玉林 537000）

广西玉林市农作物用地变化驱动力分析

黎春梅

（玉林师范学院 法商学院，广西 玉林 537000）

驱动力是导致土地利用变化的因素，文章针对广西玉林市农作物用地面积变化情况进行分析，选取了2000-2013年的数据资料以及与农作物用地利用相关的影响因子，利用主成份回归分析方法，提取出主要影响因子，探求影响玉林市农作物用地变化的主要因素，以期为更好合理布局农作物用地利用结构，为农业增产和增收提供有力依据。通过分析得出，12个驱动力中，9个起正向作用，3个起反向作用。

农作物用地；驱动力；主成分分析

驱动力在不同的学科有着不同的解释，地理学科中，驱动力是指导致土地利用与土地覆被变化的原因。在自然系统中，主要的驱动力有气候、土壤、地貌、水文、植被等；在经济社会系统中，主要的驱动力有人口变化、贫富状况、技术变化、经济增长、政治和经济结构以及观念和价值等。这些驱动力对土地利用方式和利用结构的作用方式是多种多样的，有些起正向的促进作用，也有些起着逆向的阻碍作用，或者在一定的时期起促进作用，而另一个时期则起阻碍作用。甚至有时，对一种土地利用变化起驱动作用力的同时却可能对另外一种土地利用变化起阻碍作用，这种作用方式的多样性导致了土地利用变化的复杂性。

本文利用主成份回归分析的方法，分析农作物用地的变化与社会经济各因素之间的因果关系，以期能在调整农作物用地土地利用结构时，重点解决主要问题，从而达到优化土地利用结构，以实现农业增产增收的目的。

1 玉林市农作物用地状况及其驱动力分析

（1）玉林市农作物用地情况。农业是农民生活的主要来源，农作物用地是农用地的主要组成部分，具体在利用方面表现为农作物播种面积。2000-2013年玉林市全域农作物播种面积变化呈波动趋势，由下图可知，近14年，玉林市农作物播种面积在2000-2004年总体呈下降趋势，在2007年有短期回升，2008年下降，之后又有短期回升。2013年，玉林市农作物播种面积为47.36万hm2，比上年减少1.537万hm2。

图1 玉林市农作物播种面积

玉林市的粮食和经济作物生产基地及其用地主要集中在玉林盆地、北流盆地、石南盆地、博白南流江平原、绣江两岸谷地、陆川九洲江两岸谷地等地区，这些地区是基本农田连片集中分布的重点区域。

（2）驱动力分析。广西玉林农作物用地利用的变化与经济社会发展、政策制度、自然环境的发展密切相关，是多个驱动力共同作用的结果，其中经济社会发展是导致地区农作物用地利用发生变化的主要原因。由于在一定时期内，自然环境驱动力变化不大，政策与制度的驱动力难以量化，因此，本文选取主要驱动力指标即经济社会驱动力指标并将其量化来进行具体分析。根据主成分回归分析方法的思路，同时考虑到相关资料获取的情况，本文截取广西玉林2000-2013年相关数据，针对与农作物用地利用相关和尽可能全面的原则，选取了经济社会发展驱动力影响因子，如下表1所示。

表1 农作物用地驱动力影响因子变量体系

其指标涵盖了经济类的经济总量、经济结构；人口类的人口总量；居民生活类的劳动力、收入、消费以及农业生产类的技术、产量和产值等多方面因素，覆盖性强，具有一定的代表和指导意义。利用SPSS计算工具，通过主成分回归分析的方法，能消除变量之间的共线性，克服指标之间的相互相关性，因而可以较好的表现出广西玉林农作物用地的变化和各指标变量之间的关系。

2 玉林市农作物用地的主成分分析

根据主成分回归分析的基本思路和分析方法，兼顾现有资料的实际情况，对广西玉林农作物用地变化驱动力分析选择以下12个变量作为驱动因子，即GDPx1、财政收入x2、第一产业占GDP比重x3、农业占农林牧渔业比例x4、年末总人口x5、乡（镇）村人口数x6、乡（镇）村劳动力/乡（镇）村人口数x7、农民人均纯收入x8、社会消费品零售总额x9、农业机械总动力x10、粮食总产量x11、农业人口人均产值/非农业人口人均产值x12；因变量为农作物播种面积标为Y。

（1）数据标准化处理及检验。利用SPSS17.0中文版对原始数据进行标准化处理，处理方法为分析-描述统计-描述，将需要描述的指标变量选入，选择将标准化得分另存为变量，得标准化处理后的结果如附表1，为将标准化后结果与原数据区别开来，将作为驱动力的自变量标为Zx1,Zx2,Zx3…Zx12，因变量标为ZY。

对统计量的结果进行描述，结果如表2所示。

对原始数据进行KMO和Bartlett的球形度检验，若KMO的值＞0.5，则说明因子分析的效度可靠，可以进行因子分析；另外，巴特利检验的P＜0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可靠如表3所示。根据本数据的检验结果，KMO值为0.716，表明本数据的因子分析效度可靠。

（2）主成分分析。分析方法为：分析——降维——因子分析，将标准化后的Zx1,Zx2,Zx3…Zx12作为变量选入，点击“抽取”对话框，方法选择“主成分”，分析选择“协方差矩阵”，抽取选择“因子的固定数量”在后面的对话框输入3，提取3个主成分。点击“得分”，点击保存为变量。完成后点击“确定”。得出结果如表4所示：

表2 指标变量描述统计

表3 特征值及主要成分贡献率

表4 成份

三个主成分的特征值为：

前三个特征值对应的标准正交化特征向量分别为：

（3）主成分回归。将因变量Zy与三个主成分进行简单二元回归，结果如表5所示。

表5 回归结果

得出方程为：

得出：

（4）数据还原。将回归方程通过标准差和均值进行还原，还原公式为：其中分别为其标准差，为其平均值。

还原结果为：Y=0.035x1+0.029x2+0.174x3+0.308x4+0.064x5-0. 245x6-0.84x7+0.037x8+0.063x9-0.002x10+0.288x11+0.229x12+5.2788

3 结语

从以上分析结果来看，在农作物用地利用变化的12个驱动因子中，起正向促进作用的是GDP、财政收入、第一产业占GDP比重、农业占农林牧渔业比例、年末总人口、农民人均纯收入、社会消费品零售总额、粮食总产量、农业人口人均产值/非农业人口人均产值，即随着以上变量的增加，农作物用地面积呈上升趋势；起反向作用的是乡（镇）村人口数、乡村劳动力/乡（镇）村人口数、农业机械总动力，随着以上驱动力的增加，农作物用地呈减少变化趋势。

从影响的绝对值来看，农业占农林牧渔业比例、粮食总产量、农业人口人均产值/非农业人口人均产值、乡（镇）村人口数、第一产业占GDP比重对农作物用地的影响较大。因此，要保证农作物用地不减少，保持农作物用地的重要作用，则应该增强以上正面促进因素。减少起反向作用的因素。增强农业占农林牧渔副的比例、增加粮食产量、以及保持农业在整个国民经济发展中的重要作用。

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An Analysis on Driving Force of Crop Land Changes in Yulin Guangxi

LI Chun-mei
(Institute of Law and Business,Yulin Normal University,Yulin,Guangxi537000，China)

Driving force is the factors resulting in the changes in of land application，This paper mainly analyzed the changes of the area of crop land in Yulin Guangxi,it selected the data during the periopd from 2000 to 2013 and the influential factors related to the application of crop land ,extracted the main influence factors with principal component analysis method to find out the main factors impacting the changes of the application of crop land in Yulin,hoping to do better in distributing and arranging the utilization structure of crop land and provide powerful evidence for the increasement in agricultural production and income.Through the analysis,it it found that nine of the 12 play positive role and other three play negative role.

crop land；driving force；principal component analysis

F321.1

A

2095-980X（2015）04-0099-03

2015-02-15

广西土地利用结构与经济发展关系实证研究（2012

TJ2N43）。

黎春梅（1982-），女，广西昭平人，讲师，硕士研究生，

研究方向：土地经济。